江 明，劉 鋒

(1.北京航空航天大學電子信息工程學院，北京 100191;2.國家空管新航行系統(tǒng)技術重點實驗室，北京 100191)

1 引言

隨著互聯(lián)網規(guī)模的不斷增大，互聯(lián)網上的用戶和應用也都在快速增長，擁塞問題已經成為影響TCP傳輸性能的重大問題，對網絡服務質量QoS(Quality of Service)提出了更高的要求。隊列管理機制作為TCP/IP的擁塞控制手段，近年來得到研究者們的高度重視，在減輕擁塞、提升吞吐量方面起到了重要的作用[1～3]。

主動式隊列管理AQM(Active Queue Management)是基于FIFO調度策略的隊列管理機制[4]，能夠讓路由器主動決定在什么時候丟多少包，以實現擁塞控制。AQM能減少丟棄包的數量，提供更優(yōu)秀的服務性能。AQM算法中最為著名的是隨機早期檢測RED(Random Early Detection)[5]。RED能夠有效控制隊列長度，可以更好地支持實時應用；能夠最少化全局同步的發(fā)生，使帶寬利用率不致降低。然而，RED沒有考慮業(yè)務流的優(yōu)先級，不能支持服務質量區(qū)分，且對參數的敏感度較高。繼RED算法之后，研究人員又提出了BLUE[6]、GREEN[7]等算法和SRED[8]、ARED[9]、PRED[10]等RED改進版本。但是，這些算法和改進版本都沒有考慮優(yōu)先級的問題。

在先前將RED應用于存在優(yōu)先級的場景的研究中，研究者們提出的技術路線大致分為兩類。一類是將路由器緩存隊列拆分成多個具有不同優(yōu)先級的虛擬隊列，對每個虛擬隊列賦予優(yōu)先級。文獻[11]提出了隊列實時優(yōu)先級的概念，將緩存隊列分成多個具有不同實時優(yōu)先級的隊列，每當分組到達時按照擁塞程度計算各個隊列的實時優(yōu)先級，并將分組存入優(yōu)先級最高的隊列中；文獻[12]按照分組優(yōu)先級的不同分成多個虛擬子隊列，并使用狀態(tài)方程計算隊列長度和丟棄概率；文獻[13]提出的算法思想與文獻[11]類似，但在計算丟棄概率時使用ARED算法來更新最大丟棄概率。這類算法需要維持多個虛擬隊列，會增加分組亂序的問題，從而導致TCP性能降低或者增加延遲抖動。

另一類則是將到來的分組按業(yè)務流的不同賦予優(yōu)先級。最典型的是RIO算法及其改進算法RIO-C[14]。RIO在一個隊列中管理in分組和out分組而不需要維持兩個隊列；RIO-C在RIO的基礎上將丟棄優(yōu)先級擴展為三類，然而會對高丟棄優(yōu)先級的分組過量丟棄；文獻[15]提出PFRIO算法，為每類丟棄優(yōu)先級設置一組參數并分別計算平均隊列長度和丟棄概率，但各優(yōu)先級丟棄概率的差異仍然較大；文獻[16]的基本思想與文獻[11]類似，而使用IPv6包頭的流標簽域來標記優(yōu)先級包和非優(yōu)先級包。這類算法大多關注各優(yōu)先級之間的丟包率比較和平均隊列長度，對吞吐量等性能沒有提升。在計算丟棄概率時往往使高丟棄優(yōu)先級分組的丟棄概率急劇增加，有失公平性[14～17]。同時，還要維持多組參數，不僅需要消耗較多存儲資源，具有相當的計算復雜度，而且依然存在對參數敏感度的問題，由于參數眾多，參數敏感性問題甚至比RED更甚。

近年來，研究者們仍然對有優(yōu)先級的RED有較高的關注，相關研究仍在繼續(xù)。文獻[18,19]針對AQM與VoIP相容的問題，提出了新的架構BOUDICCA，用基于AF-PHB和WRED配置的方法來降低成本并劃分優(yōu)先級。BOUDICCA對VoIP網絡針對性較強，結合使用了OSPF路由選擇與RED的擁塞控制。它是幾種不同領域的算法結合起來的整體架構，并沒有對RED算法本身進行有效的改進，只是通過設置不同的Pmax來調整“金、銀、銅”三種不同優(yōu)先級的丟棄概率，以保證“金”數據流的高QoS。文獻[20]提出DF-RED算法，用優(yōu)先級來保護適應流。當適應流與非適應流同時存在且非適應流大量攫取資源時，DF-RED增大非適應流的丟棄概率，從而起到保護適應流的作用。DF-RED的優(yōu)先級是在網絡運行中動態(tài)確定的，因此其計算成本較高，而且從仿真結果看，其隊列長度變化比RED更劇烈。文獻[21]提出的算法使用反饋的方式，把擁塞檢測信號通知給tcp流，能更快地探知到早期擁塞。其只在入口節(jié)點對分組進行優(yōu)先級的劃分，對適應流和非適應流的性能保障有明顯區(qū)分度，但同種流之間則無明顯區(qū)分。

本文提出一種新的RED改進機制—基于優(yōu)先級的RED PbRED(Priority based RED)，針對RED沒有考慮到業(yè)務流存在優(yōu)先級從而無法區(qū)分服務質量的情況，對業(yè)務流賦予優(yōu)先級，使用優(yōu)先級信息調整丟棄概率，優(yōu)先級越高，丟棄概率越小，反之亦然。不同于現有的算法，PbRED可以通過調節(jié)可調參數，自由調整不同優(yōu)先級業(yè)務流的丟棄概率，從而使不同優(yōu)先級服務質量的線性區(qū)分度具有可控性，保證高優(yōu)先級業(yè)務流獲得更好的吞吐量性能，并且提高tcp流對cbr流的競爭力。在得到較好性能的同時，幾乎不會損失公平性。

2 隨機早期檢測算法RED

RED的基本思想是通過監(jiān)控路由器輸出端口隊列的平均長度來探測擁塞，一旦發(fā)現擁塞逼近，就隨機地選擇連接來通知擁塞，使它們在隊列溢出導致丟包之前減小發(fā)送窗口，降低發(fā)送數據的速率，從而緩解網絡擁塞。每當有分組到達時，RED算法首先計算此時的平均隊列長度Lave，并將之與隊列長度最小門限THmin和最大門限THmax比較。若LaveTHmax，則丟棄這個分組；若THmin

RED算法能夠準確地辨別擁塞，有效緩解全局同步現象，提高網絡資源的利用率；能夠有效地將平均隊列長度控制在較低的長度，緩解早期擁塞現象；同時，RED算法的控制原理簡單，計算復雜度低，實現簡便。

RED算法沒有考慮到不同業(yè)務流存在不同優(yōu)先級的情況，因而不能較好地區(qū)分服務。在實際應用中，很多時候希望不同的業(yè)務流得到不同的服務質量。當帶寬資源有限時，應當優(yōu)先保證實時性業(yè)務的服務質量，例如視頻流、音頻流和文本流同時存在時，我們希望視頻流能夠得到高于其他兩個流的服務質量，而音頻流的服務質量又應當高于文本流。又如付費用戶的業(yè)務流理應比非付費用戶的業(yè)務流得到更好的服務。

另外，RED雖然能夠在ftp流之間較為公平地分配帶寬，但當ftp流和非ftp流(例如cbr流)同時存在時，RED就不能有效地保護ftp流。因為RED本質上還是通過丟棄數據包來通知ftp源減小發(fā)送窗口來控制擁塞，而cbr流沒有擁塞控制機制，不會由于丟包而降低發(fā)送速率。因此，當發(fā)生擁塞時，cbr流能夠比ftp攫取到更多的網絡帶寬，這是我們不希望看到的。

3 PbRED算法

3.1 PbRED改進算法的基本思想

在RED計算丟棄概率Pdrop時，對所有的業(yè)務流的計算都是相同的，在所有的流之間隨機挑選要丟棄的分組。這樣的做法對不同優(yōu)先級的業(yè)務流沒有區(qū)分度，高優(yōu)先級的業(yè)務流與低優(yōu)先級的業(yè)務流得到的服務質量是大致相同的。

本文提出的PbRED算法，使用優(yōu)先級信息來計算丟棄概率Pdrop，使高優(yōu)先級業(yè)務流的Pdrop減小，低優(yōu)先級業(yè)務流的Pdrop增大，進而使高優(yōu)先級業(yè)務流獲得相對較多的資源。同時，由于cbr流的優(yōu)先級最低，能夠通過大量丟棄cbr流的包，把cbr流攫取的帶寬提供給tcp流，從而提高tcp流對cbr流的競爭力，保護tcp流。

3.2 PbRED算法

在實際的應用中，應當根據不同業(yè)務流類型、業(yè)務流的緊急程度等信息來確定業(yè)務流的優(yōu)先級。而在本文理論分析及仿真實驗中，為簡化起見，直接對每個業(yè)務流分配優(yōu)先級。本文規(guī)定，用從1開始的自然數來代表每個業(yè)務流的優(yōu)先級，并用prio_表示優(yōu)先級這個變量。優(yōu)先級最高的業(yè)務流，其prio_值為1；優(yōu)先級第二高的業(yè)務流，其prio_值為2，以此類推。在本文的分析中，假設網絡中共有n條業(yè)務流，且優(yōu)先級互不相同，優(yōu)先級最低為n。

在PbRED算法中，丟棄概率Pdrop對所有業(yè)務流不再是相同的，而是與每個業(yè)務流的優(yōu)先級相關。優(yōu)先級越高，丟棄概率越小。新的丟棄概率計算方法為：

Pdrop=Pdrop-old×F(prio_)

(1)

其中，Pdrop-old是改進前的丟棄概率，即RED算法中的丟棄概率。F(prio_)是不同優(yōu)先級對應的縮減系數，F(prio_)∈[0,1]。F(prio_)的計算方法為：

(2)

其中，n表示優(yōu)先級的個數；MDfst(即Min-Drop-first)代表優(yōu)先級為1的縮減系數值，它是所有優(yōu)先級的縮減系數中的最小值；第n個優(yōu)先級的縮減系數為2-MDfst。由于所有優(yōu)先級的縮減系數是線性變化的，這就保證了在正常情況下，所有縮減系數的數學期望是1，即從統(tǒng)計的角度來講，丟棄概率的期望值與RED是相同的。

F(prio_)函數如圖1所示。低優(yōu)先級業(yè)務流的丟棄概率在乘以縮減系數之后有可能增大至超過1，對于超過1的丟棄概率，都以1計算。

Figure 1 F(prio_) function圖1 F(prio_)函數

3.3 PbRED的分析

PbRED算法中的優(yōu)先級與IP協(xié)議中規(guī)定的優(yōu)先級物理意義相同，但為了理論研究和仿真實驗的簡化，使用的是IPv6數據報首部中的“Flow Label(流標號)”域。由于使用已有的域，不必另行增加報頭的開銷，也不會增加計算復雜度。

MDfst是PbRED算法中一個很重要的可調參數，它的取值會影響到PbRED算法的性能。PbRED通過調節(jié)參數MDfst來調整不同優(yōu)先級業(yè)務流的丟棄概率。從圖1中能夠看出，MDfst的取值越小，各優(yōu)先級的縮減系數之間的差值越大。MDfst的兩個極限值分別是0和1。當MDfst=0時，優(yōu)先級為1的流的分組的Pdrop=0，即不會被丟棄。當MDfst=1時，所有優(yōu)先級的丟棄概率都是Pdrop-old，即此時就是RED。從這個角度，可以把RED算法看成是PbRED算法的一個特例。MDfst的取值在0.3～0.6時，能夠取得較好的性能，本文中取MDfst=0.5。

PbRED既不必維持多個虛擬隊列，也不需要多組參數，因此不存在分組亂序和參數敏感性的問題。

3.4 PbRED算法細節(jié)

由以上對PbRED算法的介紹和分析，最終總結PbRED算法的偽代碼如算法1所述。

算法1PbRED算法

輸入：

p//新近到達的分組;

n//優(yōu)先級數量;

MDfst//第1優(yōu)先級的縮減系數。

輸出：

Pdrop//分組p的丟棄概率

/*首先由RED算法進行處理，若此時平均隊長在上下門限之間，則得到RED算法的丟棄概率*/

1：if(Lave>THmin&&Lave

2：{

3： 由RED算法計算丟棄概率Pdrop-old；

4：}

//獲取分組p的優(yōu)先級信息

5：獲取p→prio_；

//計算p的縮減系數及丟棄概率

6：計算p的縮減系數；//由式(2)

7：計算丟棄概率；//由式(1)

8：if(Pdrop>1)

9：{

10：Pdrop=1；/*針對低優(yōu)先級丟棄概率可能大于1的情況進行調整*/

11：}

12：返回Pdrop；

PbRED流程圖如圖2所示。

Figure 2 Flow chart of PbRED圖2 PbRED流程圖

4 仿真結果及分析

仿真使用NS2模擬實驗平臺[22～25]對RED和PbRED兩種算法進行了實現和性能評估。仿真采用的性能指標有三項，分別是：

(1)丟包率：在傳輸過程中丟失的數據分組數與信源總共發(fā)送的數據分組數的比率。

(2)隊列長度：包括瞬時隊列長度和平均隊列長度，以字節(jié)為單位，除以分組大小即得包的個數。

(3)吞吐量：單位時間內信宿接收到的數據量。

4.1 仿真場景

仿真使用的場景是隊列管理實驗典型的單邊啞鈴型結構，如圖3所示。

Figure 3 Simulation script圖3 仿真場景

節(jié)點0、1、2、3、4為五個信源，業(yè)務流類型分別為四個ftp源和一個cbr源，代號分別為ftp0～ftp3和cbr，優(yōu)先級依次為1、2、3、4、5。節(jié)點5和6之間的鏈路為瓶頸鏈路5-6，其帶寬為0.5 Mb，延時為20 ms。五條信源鏈路0-5、1-5、2-5、3-5、4-5的參數相同，帶寬為2 Mb，延時為10 ms。所有tcp源的發(fā)送窗口均為10 000，cbr源的發(fā)送速率為0.1 Mb，所有數據源的分組大小均為500。實驗中取MDfst=0.5，RED算法的各參數均為NS2下的默認參數，即THmin=5，THmax=15。仿真時間為1 000 s。

4.2 實驗結果

4.2.1 丟包率

表1為仿真的丟包率的統(tǒng)計結果。從表1中可以看出，由于cbr流不受擁塞控制，在發(fā)生擁塞時不會降低發(fā)送速率(即兩種算法下，發(fā)送包數不變)。RED算法對各業(yè)務流的丟棄概率大致相同，但由于cbr流發(fā)送速率大于ftp流，故丟包率相對較小，因此能夠攫取到更多資源，其丟包率遠遠小于ftp流。而PbRED算法在區(qū)分各優(yōu)先級的丟包率的同時，能夠大幅提升cbr流的丟包率(因為其優(yōu)先級最低)，使得ftp流能夠獲得更多資源，從而達到保護ftp流的目的。

Table 1 Statistics of loss rate

根據表1中的丟包率數據，繪制丟包率柱狀圖如圖4所示，圖中每個數據源的左側柱為RED的數據，右側柱為PbRED的數據。從圖4中可以形象地看出，PbRED使得各優(yōu)先級的丟棄概率呈現出區(qū)分度，并且大大提升了cbr流的丟棄概率，從而保護了tcp流。

Figure 4 Statistical histogram of loss rate圖4 丟包率統(tǒng)計柱狀圖

4.2.2 隊列長度

圖5為仿真的隊列長度的統(tǒng)計結果。從圖5中可以看出，雖然瞬時隊列長度變化非常劇烈，但RED算法和PbRED算法都能夠使得平均隊列長度維持在12～13個左右，即PbRED算法不會增加隊列的平均長度。

Figure 5 Statistical chart of queue length圖5 隊列長度統(tǒng)計圖

4.2.3 吞吐量

圖6和圖7為仿真的吞吐量的統(tǒng)計結果。圖6a為總體的吞吐量統(tǒng)計圖，將DropTail、RED和PbRED三種算法進行比較；圖6b是部分放大圖。從圖中可以清楚地看到，RED算法的吞吐量相比于DropTail有一定的提升，而PbRED算法又能夠在RED算法的基礎上進一步較大幅度地提升總體吞吐量。

Figure 6 Statistical chart of total throughput圖6 總體吞吐量圖

圖7為各優(yōu)先級的吞吐量統(tǒng)計圖，從圖7a中能夠看出，RED算法沒有考慮優(yōu)先級的影響，故各業(yè)務流的吞吐量非常接近，各ftp流的吞吐量沒有區(qū)分度，而cbr流的吞吐量也與ftp流相接近。而圖7b中，PbRED能夠合理地區(qū)分各優(yōu)先級的服務質量，各優(yōu)先級的吞吐量水平呈現顯著差異，高優(yōu)先級的業(yè)務流的吞吐量得到較大提升，ftp0的吞吐量上升幅度最大。同時，cbr流的吞吐量有明顯下降，把一部分帶寬資源讓給了ftp流，從而達到了保護tcp流的目的。

Figure 7 Statistical chart of each priority’s throughput圖7 各優(yōu)先級吞吐量圖

4.2.4 公平性

為了評估PbRED的公平性能，利用文獻[17]中對算法公平性指標的定義：

(3)

其中,xi表示每個優(yōu)先級數據源所發(fā)送的數據包數量，n表示數據源的數目。公平性指數FI在[0,1]，且FI越大，算法的公平性越好。

根據表1中的發(fā)送包數據，由式(3)計算得到RED的公平性指數為0.919 6，而PbRED算法的公平性指數為0.909 6。按照文獻[14～16]的仿真結果，由式(3)計算得到RIO-C、PFRIO和文獻[16]算法的公平性指數分別為0.668 0、0.800 6和0.500 0。比較結果可以看出，文獻[14～16]的三種算法的公平性均有不同程度的犧牲，RED算法的公平性最好，本文的PbRED算法的公平性與RED算法接近。

4.2.5 實驗小結

多次仿真實驗得到的結果與理論分析得出的結論相吻合，表明了PbRED算法的合理性和正確性。當各業(yè)務流有不同優(yōu)先級時，PbRED能夠在略微提升整體吞吐量、有效控制平均隊列長度的前提下，合理區(qū)分不同優(yōu)先級業(yè)務流的服務質量，保證高優(yōu)先級業(yè)務流得到更好的服務質量。同時，能夠增大低優(yōu)先級cbr流的丟包率，降低cbr流的吞吐量，將帶寬資源更多地分配給ftp流，從而提高ftp對cbr流的資源競爭力，有效保護ftp流。

5 結束語

本文提出了一種新的基于優(yōu)先級的RED改進算法—PbRED，針對RED沒有考慮到業(yè)務流優(yōu)先級、不能區(qū)分服務質量的情況進行了改進，使用優(yōu)先級信息計算丟棄概率，使不同優(yōu)先級業(yè)務流的服務質量存在線性區(qū)分度，優(yōu)先級越高，丟棄概率越小，反之亦然。通過調節(jié)可調參數，可以自由調整不同優(yōu)先級業(yè)務流的丟棄概率，從而控制不同優(yōu)先級服務質量的區(qū)分度。在保證高優(yōu)先級業(yè)務流能得到更好的服務質量的同時，提高tcp流對cbr流的競爭力，有效保護tcp流。仿真實驗表明，在保證不降低整體吞吐量、平均隊列長度不變、公平性較好的前提下，PbRED算法能夠合理區(qū)分不同優(yōu)先級業(yè)務流的服務質量，并保證高優(yōu)先級業(yè)務流得到更好的吞吐量性能。同時，能夠增大低優(yōu)先級cbr流的丟包率，降低cbr流的吞吐量，將帶寬資源更多地分配給ftp流，從而提高ftp對cbr流的資源競爭力，有效保護ftp流。

隨著RED算法在網絡中的廣泛應用，研究者們一直在尋求對它進行各個方向的改進。未來的工作將對PbRED的參數進行深入探討，確定各參數的最佳值，如如何取值能夠得到最佳折衷和最優(yōu)性能、上下門限應如何取值才可以得到最好的性能、是否需要調整其它參數等；同時要考慮如何減少低優(yōu)先級付出的代價，使得整體的性能進一步優(yōu)化。這些都是很有價值的研究方向。

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